技术领域
[0001] 本发明涉及电厂损耗实时监测系统，特别涉及电厂损耗实时监测系统。
相关背景技术
[0002] 传统的电厂运行监测系统往往只能提供有限的数据和参数，由人工进行监测，对于损耗的实时监测和分析存在一定的局限性。因此，需要一种新的技术来实现电厂损耗的实时监测和分析，为电厂运行人员提供更准确和实用的信息，以优化电厂的商业绩效。
具体实施方式
[0022] 为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0023] 电厂损耗实时监测系统，
[0024] S100、数据采集模块，采集关键的电厂运行数据或参数，包括发电量、燃料消耗量、热耗差、压力等，并将数据存储在数据库中。
[0025] 在电厂损耗实时监测系统中，采集关键参数是实现实时监测和分析的基础。以下是一些常用的参数采集方法：
[0026] 1.传感器采集：使用各类传感器来直接测量和采集参数。例如，使用流量计测量燃料供给量，使用温度传感器测量进、出口温度，使用压力传感器测量压力等。传感器可以安装在关键部位或设备上，通过数据线或信号传输装置将采集到的数据传输至监测系统。
[0027] 2.监测设备接口：利用现有的监测设备接口来获取参数数据。电厂通常配备各类监测仪器和设备，如数据采集仪、监测控制器等，可以通过这些设备接口直接获取参数数据。
[0028] 3.数据采集系统：使用专门的数据采集系统来采集参数。这些系统通常由数据采集器、数据传输模块和存储设备组成。数据采集器可以连接到各种监测设备并采集数据，通过数据传输模块将数据传输至存储设备，供监测系统进行处理和分析。
[0029] 4.系统集成接口：在电厂的控制系统或SCADA系统中，可通过系统集成接口来获取关键参数数据。系统集成接口可以提供实时数据传输和参数读取功能，实现与监测系统的数据交互。
[0030] 无论采用何种方法，确保参数采集的准确性和及时性非常重要。采集到的参数数据应与实际情况相符，并能够实时传输给监测系统，以便进行实时监测和分析。
[0031] S200、数据处理与分析模块，对采集到的数据进行处理和分析，提取关键的损耗信息，并根据预设的算法和模型进行计算和评估，得到损耗数据。包括数据清洗模块、关键信息提取模块、损耗计算和评估模块、
[0032] S210、数据清洗模块，对采集到的原始数据进行清洗，去除异常值、缺失值；通过删除、修复或填充缺失值、处理异常值和噪声来消除数据中的错误或不准确性。这有助于提高数据的质量和可靠性，减少对后续分析的影响。
[0033] S220、关键信息提取模块，从清洗后的数据中提取关键信息，关键信息包括发电量、燃料消耗量、热耗差、压力等关键参数。这些参数通常是评估电厂损耗的关键指标。从清洗后的数据中提取关键信息，可以采用以下方法：1.特征工程：通过特征工程的方法对数据进行转换和处理，提取出更具有代表性和相关性的特征。例如，可以计算燃料消耗效率、发电效率等指标，作为关键信息的提取。2.聚类分析：使用聚类算法将数据样本划分为不同的类别或组群，然后从每个类别中提取代表性和关键性的样本。聚类分析可以帮助发现数据中存在的潜在模式和特征。3.相关性分析：通过计算各个参数之间的相关性，找出与损耗相关性较高的参数作为关键信息。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。4.特征选择：采用特征选择的方法，从所有的特征中选择出与损耗最相关的特征。常用的特征选择方法包括信息增益、方差阈值等。5.预处理和降维：对数据进行预处理和降维，以减少特征的维度和提取更重要的信息。常用的预处理方法包括标准化、归一化等；常用的降维方法包括主成分分析、线性判别分析等。6.领域知识应用：根据对电厂运行的领域专业知识和经验，结合清洗后的数据进行关键信息的提取。运营人员具备丰富的领域知识，在数据中识别和提取关键信息方面有独特的见解。
[0034] 以上方法是从清洗后的数据中提取关键信息的常用手段。具体应根据电厂的特点、数据的性质以及关注的问题而定，选取合适的方法或组合多种方法进行关键信息的提取。
[0035] S230、损耗计算和评估模块，根据预设的能量平衡法和经济模型，对提取到的关键信息进行进一步计算和评估，得到损耗数据。例如，可以利用能量平衡法计算燃料消耗损耗和热能损耗，或使用经济模型评估损耗对商业绩效的影响。在电厂损耗实时监测系统中，损耗计算和评估是对提取到的关键信息进行进一步处理和分析的过程。以下是两个常用的算法和模型来计算和评估损耗及其对商业绩效的影响：
[0036] 1.能量平衡法(Energy Balance Method)：
[0037] 能量平衡法是一种常用的方法，用于计算电厂的燃料消耗损耗和热能损耗。该方法基于能量守恒定律，通过对电厂的输入能量和输出能量进行对比，计算损耗的能量量。主要步骤包括：
[0038] ‑确定输入能量：例如燃料的热值、燃料消耗量等。
[0039] ‑确定输出能量：例如发电量、电网损耗等。
[0040] ‑计算能量损耗：将输入能量与输出能量进行对比，计算损耗的能量量。
[0041] 2.经济模型(Economic Model)：
[0042] 经济模型用于评估损耗对电厂商业绩效的影响。该模型基于电厂的运行经济学，将损耗转化为经济指标，从而评估其对电厂经济效益的影响。主要步骤包括：
[0043] ‑确定各项经济指标：例如电价、燃料成本、运行成本等。
[0044] ‑计算损耗对经济指标的影响：将损耗转化为经济指标，如燃料成本的增加、发电收入的减少等。
[0045] ‑评估损耗对商业绩效的影响：通过对经济指标的分析和比较，评估损耗对电厂的商业绩效的具体影响。
[0046] 在实际应用中，还可以结合其他算法和模型，如回归分析、时间序列分析等，以更准确地进行损耗计算和评估。
[0047] S300、实时监测模块，通过对实时监测的损耗数据进行分析和比较，判断电厂运行的性能是否偏离预设目标或设定的标准。具体包括以下步骤，1、设定目标和标准：在实时监测系统中，需要设定电厂运行的目标和标准。这些目标和标准可以是关于发电量、燃料消耗、效率等方面的指标。设定目标和标准的原则是合理、可衡量和可比较。2、阈值设置和异常检测：根据预设的目标和标准，设置合理的阈值；当实时数据超过或低于设定的阈值时，系统会标识出偏离目标的情况。这可以帮助运营人员及时发现问题并采取措施进行调整。3、将实时的监测数据和结果以可视化的形式实时展示在用户界面上。
[0048] S400、异常报警模块，系统能够根据预设的损耗阈值，及时报警并通知相关人员；帮助快速发现和处理电厂运行异常情况。
[0049] 包括S410短信通知模块，在损耗超出预设阈值时，系统自动发送短信通知给相关人员。
[0050] S500、对损耗数据发生的区域和原因进行统计和分析，提供数据报表和趋势图，帮助电厂运行人员了解损耗情况并采取相应措施进行优化。
[0051] 以上所述仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。
